Python 在没有数据的情况下，如何根据月份计算天数？

我正在写一个脚本，在这个脚本中，我在一个csv中读取多个列和行。我需要脚本为单行合计每列中的值，并返回该行中哪些列的值为零。以下是数据的示例，还有其他几列，但这些是我的问题感兴趣的列：

    JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
     0   0   5   5   0   5   5   5   5   0   0   0

这就是我到目前为止所做的：

    import pandas as pd
    import os

    os.chdir('C:\\users\\vroland\\desktop\\RR_WMD\\WUdata')

    fout=open("WUinput.csv","a")
    #read water use file
    df=pd.read_csv("WUtest.csv")
    #Header & months with zero values
    cols=df.columns
    #Boolean array of columns with zero values
    bt=df.apply(lambda x: x==0)
    #List months with zero values
    zar=bt.apply(lambda x:list(cols[x.values]),axis=1)

我尝试了多种方法，包括

if

语句，但我不断收到一个错误，指出我的条件语句不明确，所以我正在尝试另一种方法。这就是我现在要处理的上面的代码块：

   a=30
   b=31
   c=28
   num_days=pd.DataFrame({'JAN':[b],'FEB':[c],'MAR':[b],'APR':[a],'MAY':[b],
                          'JUN':[a],'JUL':[b],'AUG':[b],'SEP':[a],'OCT':[b],
                          'NOV':[a],'DEC':[b]})

---

其思想是使用

zar

中返回的值在我的数据框

num_days

中查找适当的日值。返回此值并计算值为零的总天数

好吧，我会去掉“fout”这一行。您似乎没有写入该文件，并且不需要打开该文件即可使用pandas的“read_csv”功能。然后你可以遍历每一行，找出什么是零，什么不是

returnArray = []
i=0
while i < len(df.values):
    j=14 #since user only cares about column 14-26
    while j < len(df.values[i]):
        if df.values[i][j] == 0:
            returnArray.append([i,j])
        j=j+1
    i=i+1

returnArray=[]
i=0
而i

考虑

pd.DataFrame

df

cols = ['JAN', 'FEB', 'MAR', 'APR',
        'MAY', 'JUN', 'JUL', 'AUG',
        'SEP', 'OCT', 'NOV', 'DEC']

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 3, (10, 12)), columns=cols)
df

---

我将使用

row==0的每行求值作为列本身的布尔掩码。使用
列表
可以很好地回到
pd.系列

df.eq(0).apply(lambda x: list(df.columns[x]), 1)

0                   [FEB, MAR, APR, NOV]
1                        [FEB, OCT, NOV]
2              [JAN, APR, AUG, NOV, DEC]
3                        [MAR, APR, SEP]
4                   [MAY, JUN, NOV, DEC]
5                        [APR, AUG, NOV]
6         [MAR, APR, JUN, OCT, NOV, DEC]
7    [JAN, FEB, APR, JUL, OCT, NOV, DEC]
8              [MAY, JUL, AUG, SEP, OCT]
9         [FEB, MAR, APR, JUN, AUG, SEP]
dtype: object


获取天数

days_in_month = pd.Series(dict(
        JAN=31, FEB=28, MAR=31,
        APR=30, MAY=31, JUN=30,
        JUL=31, AUG=31, SEP=30,
        OCT=31, NOV=30, DEC=31
    ))

df.eq(0).dot(days_in_month)

0    119
1     89
2    153
3     91
4    122
5     91
6    183
7    212
8    154
9    180
dtype: int64

“我需要脚本将每列中的值合计为一行”这不是意味着你只需要每列中的值吗？是的，我需要每列中的值，我只是想尽量具体，我只是不希望它被解释为我想要对整个列求和，因为每行都是唯一的事件。所以，我想要每列中的值，对非零值求和并返回。接下来，返回带零的列，以便我可以根据月份分配正确的天数。谢谢，这几乎就是我在
zar
中收到的输出。我真的对这些lambda函数很感兴趣，如果我在这里得到这种类型的输出，什么是计算总天数的好方法。谢谢，这是我的下一个问题，我如何操作
df.eq（0）.dot（月内天数）
来解释我的矩阵维数不同的事实。在我的dataframe中，我有26列，但我只对这个特定问题中的15-26列感兴趣。我本可以对这一行进行注释，并且应该这样做，我将把所有这些都写到另一个文件中，只需要先让它正常工作。
m_条目
也是
i，j处的
df.值
。我需要定义它来使用它，不想按原样工作。你可以在pythonsorry中
int m_entry
，我在发布之前修改了我的代码，并且没有彻底校对。现在应该更有意义了是的，明白了。在这方面，我对pandas和python是新手，但是使用这个方法，df的所有26列都返回零值，我只对最后12列感兴趣。所以我可以调整
len
只查看第14-26列吗？